目次
Ｒで学ぶ統計的データ解析 （データサイエンス入門）
- 林 賢一（著）／ 下平 英寿（編）
- 第１章 準備：Ｒの操作
- １．１ はじめに
- １．２ Ｒの基本
- １．３ オブジェクトの種類と操作・演算
- １．４ 真偽の判定（比較演算子・論理演算子）
- １．５ データの読み込み
- １．６ パッケージのインストール・読み込み
- １．７ Ｒを使いこなすためのヒント
- 第２章 データの可視化と要約
- ２．１ 変数の種類
- ２．２ １変数の可視化・要約
- ２．３ ２変数の可視化・要約
- ２．４ 補足
- 第３章 回帰分析（１）
- ３．１ 単回帰モデル
- ３．２ 重回帰モデル
- ３．３ 補足
- 第４章 回帰分析（２）
- ４．１ 回帰モデルの統計的推測
- ４．２ 回帰分析の工夫
- ４．３ 正則化法に基づく回帰分析
- ４．４ 補足
- 第５章 判別分析
- ５．１ フィッシャーの線形判別分析：２群の場合
- ５．２ 線形判別分析の実行
- ５．３ 線形判別分析の結果を評価する
- ５．４ 線形判別分析：数理編
- ５．５ フィッシャーの線形判別分析：３群以上の場合
- ５．６ 線形判別分析（３群以上の場合）：数理編
- 第６章 ロジスティック回帰モデル
- ６．１ ロジスティック回帰モデル
- ６．２ 被説明変数が３群以上の場合
- 第７章 単純な規則に基づく判別モデル
- ７．１ 決定木に基づくモデル
- ７．２ インデックスモデル
- 第８章 主成分分析
- ８．１ 主成分分析の基本的な考え方
- ８．２ 主成分分析の実行（１）
- ８．３ 主成分分析の実行（２）
- ８．４ 主成分分析：数理編
- 第９章 クラスター分析
- ９．１ クラスター分析とは
- ９．２ 非階層的クラスター分析：ｋ平均法
- ９．３ 階層的クラスター分析
- ９．４ クラスターの数を決める方法
- 第１０章 ブートストラップ法
- １０．１ ブートストラップ法の基本的な考え方
- １０．２ ブートストラップ法の実行：基本編
- １０．３ ブートストラップ法の実行：応用編
- 第１１章 Ｒを用いたシミュレーション：数理統計学を「実感」する
- １１．１ シミュレーションとは
- １１．２ シミュレーションの例
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